Plugins

Mejora nocturna autónoma para tu agente DeepSeek Harness: recopila sesiones pasadas sin conexión, repite tareas recurrentes con tu propio presupuesto de API y consolida habilidades validadas tras una puerta de validación reservada. Lleva el motor SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt a dsh como herramientas nativas más una habilidad incluida, sin entrenamiento de pesos. Requiere Python 3.10+ y el motor SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Estudio de contenido para cuentas oficiales de WeChat: escritura rotativa para evitar la homogeneización, manual de remediación para baja creatividad, línea base visual de imágenes de bendición, canalización gpt-image con aceptación por OCR y la API web de borradores xiaolvshu medida en la práctica.

Read-only audit of the local CLI toolchain as a sidebar panel in the DSH web GUI: lists installed versions across Homebrew, npm global, pip, Rust/Bun/uv and self-updating CLIs, flags which ones have a newer release available, and shows the dependency impact for installed packages. It reports only and never runs an upgrade, so no tool on the machine is modified. The DSH plugin ships on npm as `dsh-cli-doctor`.

Complemento nativo de DeepSeek Harness: envía cada prompt a la captura local de agent-feedback-loop e inyecta en el contexto las reglas recurrentes compiladas.

Panel de química para DSH Web. Dibuja estructuras en Ketcher; un script descarga la compilación y el navegador las renderiza localmente, sin backend. RDKit calcula la molécula actual sin llamar al modelo: fórmula, masas, logP, TPSA, donantes/aceptores de enlaces H, anillos, Fsp3, centros estereogénicos, reglas Lipinski y Veber, QED, alertas PAINS/BRENK y esqueleto Murcko, además de búsqueda SMARTS, similitud, conversión, estandarización y limpieza por lotes. La pestaña de retrosíntesis usa un backend intercambiable (Retro* por defecto) mediante un proceso JSON de entrada/salida y señala lo que falta si no está instalado, sin inventar rutas. Los cálculos los realiza el paquete Python del repositorio (rdkit), que se instala aparte con pip.

Registra en un perfil DSH el servidor MCP stdio dsh-mol basado en RDKit y sin acceso a la red. Ofrece 12 herramientas: validación de SMILES en tres niveles con diagnósticos legibles y posiciones, propiedades moleculares, similitud con fármacos y alertas estructurales, dibujos PNG/SVG, cuadrículas de moléculas, conversión entre SMILES, InChI, InChIKey, MOL, SDF y fórmula, estandarización con cambios por paso, deduplicación, búsqueda SMARTS, similitud de huellas y limpieza por lotes que informa cada fila rechazada. El parche solo registra el servidor; hay que instalar antes el paquete Python con las herramientas. README ofrece `pip install` o instalación desde el código; hasta que esté en PyPI, funciona la vía desde el código.

Prepara llamadas exactas a herramientas de DSH sin despacharlas, presenta argumentos canónicos completos en una Bandeja de revisión por lotes duradera, invalida las aprobaciones tras ediciones o reinicios y confirma solo un digest SHA-256 coincidente más un nonce de un solo uso a través del pipeline normal de herramientas de DSH.

Registra seis skills de flujo de trabajo guiado por especificaciones y por pruebas para DeepSeek Harness: autoría de specs OpenSpec fusionada con la disciplina TDD de Superpowers en un pipeline de fases 0-4 con puertas de revisión. Cero dependencias en tiempo de ejecución.

Envía cada prompt de dsh al pipeline local de memoria de feedback agent-feedback-loop: captura la insatisfacción, la revisa offline convirtiéndola en reflexiones y adjunta al turno el contexto compilado de reglas de recurrencia, sin bloquear nunca un prompt. Requiere el runtime de agent-feedback-loop; ejecutar después `agent-feedback-loop install` conecta automáticamente los perfiles de dsh existentes.

Entornos de ejecución por proyecto para DeepSeek Harness: adopta o crea automáticamente un venv de Python local al proyecto (.venv_local/python) y conecta las cadenas de herramientas y variables de entorno de los runtimes que usa cada proyecto (python venv / node / go): python y pip siempre resuelven al proyecto, nunca en silencio al Python del sistema.

Reconocimiento de imágenes configurable para modelos DSH solo de texto: los mensajes de imagen se transcriben primero mediante un modelo de visión compatible con OpenAI (URL base, ID de modelo y clave API configurados en una sección de Ajustes) y luego se pasan al modelo principal como texto, mientras se anuncia la compatibilidad con entrada de imágenes. El esquema de autenticación de la clave API es seleccionable (cabeceras de petición estilo OpenAI, Anthropic, Gemini o Azure) y se notifica la falta de una clave antes de enviar cualquier petición.

Canalización diaria automatizada de contenido para Insta360 GO 3S: captura remota BLE/WiFi de metraje de acuario, importación inalámbrica, evaluación de calidad ffmpeg con registro de decisiones, edición automática (selección de segmentos, narración TTS, música, subtítulos) y subida a Bilibili mediante biliup (dry-run por defecto).

Convierte documentos Office y PDF (incluidos los escaneados) a Markdown con formato estructural mediante un pipeline OCR con enrutamiento con prioridad de CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Usa AItelier como subagente desde DeepSeek Harness: genera, edita, ejecuta, exporta e importa canalizaciones SkillFlow. Solo cliente — requiere un backend AItelier en ejecución (Docker; consulta el README).

Gestor de entornos uv nativo de DSH: crea, sincroniza y ejecuta virtualenvs de Python desde la pestaña de settings, con fallback a pip, visibilidad de solo lectura de conda y vista previa de sincronización del proyecto en modo dry-run.

Entrada de voz lista para China para el compositor. Requiere un puente local en Python (pip install dashscope websockets, ejecutar bridge/voice-bridge.py); el plugin por sí solo no funciona. El micrófono del navegador transmite PCM de 16 kHz al puente, que ejecuta Alibaba Cloud DashScope ASR (paraformer-realtime-v2); el texto intermedio rellena el borrador en el cursor, parada automática por silencio y envío automático opcional.

Prepara llamadas exactas a herramientas DSH sin enviarlas, presenta argumentos canónicos completos en una Bandeja de Revisión por Lotes duradera, invalida aprobaciones tras ediciones o reinicios y envía únicamente un resumen SHA-256 coincidente más un nonce de un solo uso a través de la canalización normal de herramientas DSH.

Auditoría en vivo de CVE/cadena de suministro para las dependencias del propio proyecto de tu espacio de trabajo (npm/pip/go), respaldada por OSV.dev, con una herramienta cve_audit y reescaneo automático opcional al cambiar el lockfile.

Suite rigurosa de investigación matemática abierta: cuatro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) para demostrar teoremas con auditoría adversaria, gestión de programas de investigación, orquestación de pipelines y auditoría de formalización en Lean 4; pruebas verificadas por CI y sincronización mecánica con upstream.

Agent preset: one session runs a three-phase auto-development pipeline — interactive design with parallel research subagents, goal-driven development with reviewer/developer subagents and per-package budget ledgers, then an acceptance fix loop.

Local art pipeline for DSH: drives the locally installed SD WebUI and ComfyUI backends through ten image_* tools and an Art Studio sidebar panel with an embedded ComfyUI canvas, post-processes with the Python shipped with those installs (rembg cutout, Real-ESRGAN upscale, seamless tiling), and writes Godot-ready assets with res:// paths once a project root is set.

Registers one `ocr` tool for text-only models: it runs the offline script bundled in the repo over a single image or PDF and returns the recognized text — Windows native OCR first, then RapidOCR, then Tesseract. Recognition runs locally with no network request and no API key. Needs Python 3.11 on PATH plus `pip install winocr pillow` (winocr is the preferred engine; RapidOCR and Tesseract are fallbacks). Per-line results for images, per-page results for PDFs.

Bridges DSH to a local MemVault store: core memory blocks injected into the system prompt, finished turns extracted through MemVault's own pipeline, and a panel to browse, trace, review and replay what was stored.

Bring a DSH plugin repository's build and release pipeline into the app: a sidebar panel listing each repository's latest workflow run, its releases, and how far the local checkout has drifted from the last release, with buttons to trigger a build, cut a release, publish a draft, re-run, cancel, or read the failed-step log. Drives the workflows through the machine's authenticated gh CLI, so the plugin stores no credential of its own, and which repositories are tracked lives in a config file rather than the package.